package com.atguigu.bigdata.spark.core.rdd.operator.transform;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import scala.Tuple2;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class Spark21_RDD_Operator_Transform_JAVA {
    public static void main(String[] args) {

        // join : 两个不同数据源的数据，相同的key的value会连接在一起，形成元组
        //        如果两个数据源中key没有匹配上，那么数据不会出现在结果中
        //        如果两个数据源中key有多个相同的，会依次匹配，可能会出现笛卡尔乘积，数据量会几何性增长，会导致性能降低
        SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkCore");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
        // TODO 算子 - (Key - Value类型)

        List<Tuple2<String, Integer>> list = Arrays.asList(new Tuple2<String,Integer>("a", 1),
                new Tuple2<String,Integer>("a",2), new Tuple2<String, Integer>("c", 3));
        JavaPairRDD<String, Integer> rdd1 = sc.<String, Integer> parallelizePairs(list);
        List<Tuple2<String, Integer>> list1 = Arrays.asList(new Tuple2<String,Integer>("a", 5),
                new Tuple2<String,Integer>("a",4), new Tuple2<String, Integer>("c", 6));
        JavaPairRDD<String, Integer> rdd2 = sc.<String, Integer> parallelizePairs(list1);

//        JavaPairRDD<String, Tuple2<Integer, Integer>> join = rdd2.join(rdd1);
//        System.out.println(join.collect().toString());
    }
}
